【摘要】：LCD液晶屏是對(duì)表面潔凈度有嚴(yán)格要求的部件,基于數(shù)字圖像處理的殘留液晶識(shí)別方法能夠定量、客觀地評(píng)價(jià)表面的潔凈度。針對(duì)復(fù)雜背景圖像中殘留液晶難以準(zhǔn)確識(shí)別的問題,本文提出并實(shí)現(xiàn)了有效的圖像處理流程和算法,包括分割、邊緣連接、圖像填充、去除多余邊界以及噪聲等操作。提出了一種邊緣連接算子,在對(duì)圖像進(jìn)行分割后,將不連續(xù)的圖像邊界連接為閉合,為圖像填充奠定基礎(chǔ)。提出并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于二叉分類方法的模式分類器,用于對(duì)污染物幾何形狀進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明,針對(duì)單一背景殘留液晶的識(shí)別與分析方法能夠精確獲得殘留液晶邊緣,并且控制了噪聲的干擾;針對(duì)復(fù)雜背景殘留液晶識(shí)別與分析方法能夠?qū)Ρ尘按嬖诿黠@差異的特定類型圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的處理。
[Abstract]:LCD screen is a component with strict requirements for surface cleanliness. The residual liquid crystal recognition method based on digital image processing can quantitatively and objectively evaluate the surface cleanliness. Aiming at the problem that it is difficult to identify the residual liquid crystals in complex background images, an effective image processing flow and algorithm is proposed and implemented in this paper, including segmentation, edge connection, image filling, removal of redundant edges and noise, and so on. In this paper, an edge join operator is proposed. After segmenting the image, the discontinuous image boundary is connected to the closed image, which lays the foundation for the image filling. A pattern classifier based on binary classification method is proposed and implemented, which is used to recognize the geometric shape of pollutants automatically. The experiments show that the residual liquid crystal edge can be accurately obtained by the method of identification and analysis for the residual liquid crystal with a single background, and the noise interference can be controlled. The methods of residual liquid crystal recognition and analysis for complex background can deal with specific types of images with obvious differences in background.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)微電子研究所;河北工業(yè)大學(xué)網(wǎng)絡(luò)管理中心;
【基金】：02國家重大專項(xiàng)項(xiàng)目(No.2009zx02308) 河北省高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(No.Z2011293) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.E2014202147)
【分類號(hào)】：TN873.93;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 胡德明;;一種基于模糊梯度算法的圖像邊緣檢測方法[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版);2006年07期

2 譚雁英，董志信;圖像邊緣信息的譜分析及其在變換編碼中的應(yīng)用[J];電子學(xué)報(bào);1995年09期

3 石澄賢,王洪元,王平安,夏德深;分形插值結(jié)合邊緣輪廓實(shí)現(xiàn)圖像仿射變換[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2003年11期

4 余瑞星;李言俊;張科;;基于改進(jìn)Bubble函數(shù)的紅外圖像邊緣提取方法[J];紅外技術(shù);2006年01期

5 王立強(qiáng);;電視機(jī)故障檢修五則[J];家電檢修技術(shù);1995年08期

6 解梅,馬爭,顧德仁;基于二維小波變換的圖像邊緣檢測方法[J];應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào);1998年01期

7 吳熙;錢盛友;;基于LoG算子的圖像邊緣增強(qiáng)算法的改進(jìn)[J];電氣電子教學(xué)學(xué)報(bào);2007年04期

8 邱濤;;一種改進(jìn)的InSAR干涉圖濾波算法[J];通信技術(shù);2011年11期

9 解梅,馬爭;B樣條小波邊緣檢測算子的應(yīng)用研究[J];電子學(xué)報(bào);1999年01期

10 馮毅誠;;康佳T963A故障:(扭曲、毛刺)的特殊原因[J];家電檢修技術(shù);2001年12期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 焦繼超;趙保軍;唐林波;;一種基于FFT和邊緣檢測的SAR圖像配準(zhǔn)算法[A];全國第4屆信號(hào)和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

2 薛笑榮;趙榮椿;張艷寧;曾琪明;;一種并行的SAR圖像邊緣檢測方法[A];2005年信息與通信領(lǐng)域博士后學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

3 李t熜，

本文編號(hào)：2265690